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Enregistrement W2763987454 · doi:10.1080/00224499.2017.1373267

A Dyadic Approach to Understanding the Link Between Sexual Functioning and Sexual Satisfaction in Heterosexual Couples

2017· article· en· W2763987454 sur OpenAlexaff
Patrícia M. Pascoal, E. Sandra Byers, Maria‐João Alvarez, Pablo Santos‐Iglesias, Pedro Nobre, Cícero Roberto Pereira, Ellen Laan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sex Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundação Bial
Mots-clésOrgasmPsychologySexual functioningPartner effectsStructural equation modelingSexual desireSexual arousalDevelopmental psychologySexual attractionArousalHeterosexualityClinical psychologySexual behaviorSocial psychologyHuman sexualitySexual dysfunctionHomosexuality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have demonstrated that several dimensions of sexual functioning (e.g., sexual desire, arousal, orgasm) are associated with the sexual satisfaction of individuals in a committed mixed-sex (male-female) relationship. We extended this research by comparing a dyadic model that included both own (i.e., actor effect) and partner (i.e., partner effect) domains of sexual functioning to an individual model that included only actor effects. Participants were 124 mixed-sex couples who completed online measures of sexual functioning and sexual satisfaction. Data analysis using the actor-partner interdependence model (APIM) and structural equation modeling (SEM) indicated that the dyadic model had a better fit than the individual model. Women's sexual desire and orgasm and men's erectile functioning were significant positive predictors of both own and partner's sexual satisfaction. These results are discussed in terms of the importance of taking a dyadic approach to research and clinical work related to sexual satisfaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,371
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,062 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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